码隆科技人工智能商品识别制胜电商下半场

视觉在人类获取信息途径上占到了80%以上的比重,越来越多的综合类电商巨头把目光放在了挖掘图片潜在价值上。成功地挖掘图片价值等同于挖掘了基数庞大的消费者不能用文字准确描述的潜在需求。2017年以京东为首的大型综合电商率先以自建或合作人工智能实验室的方式尝试如何借助AI技术为电商平台挖掘新的流量入口、降低推广成本、运营成本等。目前,很多大型综合电商已经或者正在通过拍照购物的功能,实现新零售形态中最前端消费者、商品、场景之间的链接问题。大型综合类电商正在通过消费者视觉体验撬动新一轮网络零售,人工智能在这其中扮演了非常重要的角色。

专业性高的垂直类电商更需要AI来撬动,却多方受制

以文字与语言为基础的商品搜索是受限于知识、常识与语言表达的。在语言不通的跨境电商领域,难以用文字详细描述的服装行业,以设计与感觉为主要表达方式的艺术品、家居行业,甚至认知壁垒更高的材料行业、时尚珠宝行业、服务定制行业里,因为信息不能对等导致的供需断层比比皆是。

垂直类电商和细分领域电商存在的意义是以平台之力帮助供需双方找到彼此,并与买卖双方达成共赢。而在“万物互联”的时代里,这些以中小型平台形态存在的垂直类电商却与消费者切实存在这链接的断点,说起来有点讽刺。

我国商务部数据显示,2016年我国网络零售增速竟然从50%左右将至26.2%,而2017年增速比2016年仅提升6%。业内人士认为,网上零售增速放缓主要与网民总量增速放缓、线上流量红利减少以及电商平台交易额基数增大等有关。虽然2017年头部综合类电商借助渠道下沉和AI人工智能技术应用一定程度实现小幅增速回升,但数量庞大的垂直类电商与行业电商根本不具备进行大建线下门店和自建或合作AI技术实验室的实力条件,加之线上流量成本高企,运营成本攀升,增速下降等不利因素的综合作用平台利润率也在明显下降。

相比于通过渠道下沉方式的高额资金投入与运营周期压力,AI技术的应用似乎是垂直类电商平台咸鱼翻身的更好选择。然而从零开始投入的AI新技术的研发过程中,从研发到实际应用仍存在有一定的周期,时间成本、人员成本合和团队运营成本也可能让已经陷入增长危机的电商平台可能根本等不起。

扭转逆势的捷径就是对AI有“拿来主义”精神

对于觉醒较晚或者资金有限的电商企业来说,从现实的角度考虑,与专业AI技术公司进行合作,使用成熟AI技术解决方案来完成平台的转型升级,显然更为可行。

比如,就在最近,中国最大跨境电商敦煌网在其主办的《2018 APEC中小企业跨境电商峰会》上,就发布了基于AI技术的“智能搭配”功能,而这一功能的AI技术解决方案并非自研,而是由其战略合作伙伴码隆 科技 所提供。那么,码隆科技这类AI公司究竟如何帮到电商平台?

首先,开辟购物新体验,制造新流量。

此前,线上流量红利消失是目前各大电商平台最为纠结和头疼的行业问题。不过,此前各大电商平台解决方案更多的考虑是从线下渠道导流,而忽略了其实电商平台目前还有不少阻碍用户进行便捷消费的障碍没有消除。

移动端成为用户“感受搜索”的重要阵地

比如,用户看到身边的一个陌生人穿的衣服非常时尚漂亮,自己也想要买同一件,但由于对该件衣服的品牌、版型、色系等特点的文字描述缺乏精准性,这就让该消费者甚至更多拥有类似需求的消费者根本无法通过电商平台购买到自己已经心仪的商品。在这个场景下,拍照购物功能就显得非常重要,而且对于用户来说几乎是刚性需求。

而据了解,专注于商品识别的码隆科技,其核心产品ProductAI可以做到准确定位不同场景下的商品,拿服饰举例,ProductAI提供基于精准识别的图像搜索功能,基于图像中商品的深度识别和属性提取,实时反馈多达数十种商品品类和属性,如:雪纺上衣、缩脚裤、双肩背运动鞋、白色、休闲等,这正是码隆科技优势所在的表现之一。这也意味着,电商平台通过使用码隆科技的ProductAI,能够轻松在网站、APP、wap站中的搜索框中内置照相机按钮实现拍照购物功能,完成不同场景下的商品识别,这在显著提升用户体验的同时,也等于引来了线下的新流量。

再次, AI使电商平台的内容更加场景化,从而获得更多流量转化。

目前,电商平台流量成本高企,而降低流量成本的最好的办法莫过于提升用户的ARUP值,这就需要做到投用户所好,智能准确的向用户推荐其最需要和最想买的商品,而这显然离不开AI技术。

在垂直电商平台上,基于场景下的推荐可最大程度缩短购买路径

针对专业性高的垂直类电商,AI技术使平台变得更加场景化、内容化。如图所示,家图网利用码隆科技的商品识别技术实现图片商品的快速标注,创建用户快速获取商品的途径;用户获取心仪商品的方式不再是无目地的浏览,而是通过设计图甚至是一张实拍照片,快速完成决策,AI帮助平台构建全新的购物体验。应用在红酒电商的例子更为明显,红酒作为一类较为特殊的商品,拥有品牌多、信息杂等特点,但通过AI技术可以帮助用户解决上述的认知壁垒。用户通过简单的图片搜索,了解产品,完成购买决策。

搜同款、搜相似和比价等功能进一步帮助用户缩短购买路径

不仅如此,在码隆科技的众多服装、红酒、家居、新零售领域的解决方案中,其核心产品ProductAI还可实现根据宝贝的详情页底部、搜索结果页、列表页,甚至用户收藏夹、图片内容等进行相似推荐,同时还能够为买家提供同款比价,由此来最大化的引导用户进行消费,同时为卖家带来精准流量。

最后,提升平台运营效率,最大化的节省人力成本,有利于提升平台的盈利能力

事实上,随着电商平台的发展壮大,入驻的商家数量越来越庞大,商品种类和内容越来越多,这意味着平台的运营效率必然会有所下降。比如,上架商品的审核就是一个庞大的工作量,如果单靠人工审核必然效率低下,而这时就需要借助AI的力量。

商品识别可提升电商平台在商品采买和宝贝上架时的效率

商品识别可以帮助电商管理商品、鉴别山寨品牌

码隆科技也向合作伙伴提供智能运营工具,不仅能够实现反盗版、恐暴、黄色商品信息过滤,并能够对异常宝贝描述进行识别,此外还提供商品数据分析等功能,管理SKU,帮助卖家多卖货的同时,也直接提高了平台的运营效率。

AI技术企业良莠不齐,认准三点不踩坑

正如前面所言,AI技术对于电商平台在流量新增、用户体验和平台运营效率等方面有显著的提升作用,所以AI+电商的确已是行业大势所趋。而根据市场研究机构Gartner公司预测,到2020年,消费者和零售商之间85%的互动都会由人工智能来解决。这意味着,未来行业极有可能是“无AI不电商”的局面。

因此,基于电商行业庞大的市场需求,电商平台如何去判断哪一家AI技术公司是更可靠的合作伙伴呢?

笔者看来,可以从以下几个维度进行综合考察。

第一, 技术成熟度是否足够高。

实际上,AI概念虽然提出时间很早,但是真正在技术方面获得飞速发展的确是在近几年,而技术往往需要时间积累,不少人工智能公司其实还未建立起真正成熟的技术解决方案,而即使都是专注商品识别的人工智能公司在技术水平方面也有高低之分。

2017年7月码隆科技获得WebVision全球冠军

而最早成立于2014年的码隆科技,技术已达国际领先水平,尤其是在深度学习与计算机视觉识别领域实现重大技术突破,在全球范围率先实现人工智能对于典型柔性物体的识别精度超越人力,以时尚领域为例,ProductAI识别准确度已大幅领先行业竞品。就在2017 年7月计算机视觉国际顶级会议上,其荣获大规模视觉理解WebVision世界挑战赛冠军,最佳结果(94.78%,已高于人眼识别的精准度)较第二名高出 2.5%。而在图片处理速度方面,更是达到了<0.2s/张,同样达到了行业领先水平。

在2018年3月22日闭幕的由中国连锁经营协会(CCFA)主办的 2018 中国零售数字化创新大会上,码隆科技凭借其在新零售领域的技术突破与贡献,斩获2018“CCFA零售技术新锐企业”奖。

第二,是否有更多的场景选择。

实际上,电商平台在今天面临的挑战是多方面的,一方面需要不断获取新流量,另一方面还需要对平台进行更精细化的运营,与此同时还需要应对零售行业革命,与线下进行连接。因此,电商平台在选择人工智能合作伙伴时,更需要选择一个能够满足自身多场景需求的AI技术解决方案供应商,由此才能够一步到位的实现平台的全面升级。

码隆科技已拥有多场景、多行业的商品识别能力与经验

而根据了解,作为码隆科技的核心产品,ProductAI能够为企业客户提供自助式的算法平台。企业可以通过SDK和API快速创建适合于自身场景的视觉搜索引擎,以及其他检测/识别/标注等图像服务。

第三, 能否提供定制化的开发服务。

不同类型、不同行业的电商平台对于AI技术服务的需求也不同,比如敦煌网希望能够为其电商平台上的买家提供更智能的搭配服务,同时帮助提升卖家产品的曝光率,码隆科技就为其提供了人工智能商品识别技术,帮助其开发了定制化的“智能搭配”功能,从而让用户有更优质的购物体验的同时,并为平台带来更多流量与转化。

关于码隆科技

码隆科技成立于2014年,是一家专注于深度学习与计算机视觉技术创新,打造国际领先视觉智能技术平台的人工智能公司。码隆科技总部位于深圳,在北京、上海及日本东京设有分部。目前公司的核心产品是ProductAI人工智能商品识别平台,为合作客户提供商品属性识别、海量商品图像检索、定制化开发、新零售解决方案等服务,为企业客户实现效率提升、成本节约,并创造新的 商业 价值。目前已为时尚服装、纺织、零售、家具家居、版权图像平台等线上电商,及线下商超等多个行业提供人工智能技术支持。2017年宣布获得由软银中国领投的2.2亿B轮融资。